当您不提前知道函数形式（这是一种常见设置）并且您没有理由假设它是线性的时，最好是灵活的。例如，如果有更多级别的处理，您可以拟合二次或受限三次样条形状。对于只有 4 个水平，最好使用 3 个虚拟变量为处理分配 3 个自由度。

为什么不在运行回归之前查看双变量 XY 散点图。这将向您显示直线或曲线的形状，特别是如果您拥有可以提供低/黄土拟合（局部加权平滑拟合）的软件。

至于解释，对你来说无疑比对你的听众更容易，但如果你确实有一个二次拟合，那么对于 sq. rt 上的每一个增量。X, Y 将改变 b，你的系数。

如果您真的只有 4 个级别的 X，我同意@Frank 的观点，并补充说您可以通过运行 ANOVA 而不是回归来简化您的工作。或者，某些软件可以轻松组合连续和分类预测变量，将回归和方差分析融合到一般线性模型中，而无需虚拟变量（如果您使用 SPSS，请搜索“Unianova”）。